Attention les yeux !

Dans le cours 11 du cursus de programmation pour adultes, “Comprendre la révolution numérique”, les étudiants poursuivent leur découverte de l’Intelligence Artificielle – de ses possibilités et de ses limites – en abordant cette fois-ci la question du deep learning et du fonctionnement des réseaux de neurones artificiels.

Pour ce faire, ils se mettront en binôme pour programmer en Python un robot qui apprendra à reconnaître des pièces filmées par une caméra pour les trier automatiquement dans les bacs appropriés.

Atelier n°1 : Le tri manuel des pièces

Dans ce 1er atelier de 2h, les étudiants contrôleront leur robot à distance pour qu’il tourne sa plateforme aux angles appropriés afin de déposer les pièces dans l’un des deux bacs. En effet, comme la carte ESPeRobo n’est pas suffisamment puissante pour traiter le flux vidéo d’une caméra, le programme Python ne sera pas injecté dans le robot, mais les commandes lui seront envoyées à distance par un ordinateur.

Défi n°1 : Le 1er défi consistera à programmer son robot pour qu’il dépose la pièce de sa plateforme dans l’un des 2 bacs en fonction du bouton pressé. L’écriture de ce programme fait office de révisions de tout ce qui a déjà été fait auparavant.

Après une introduction aux réseaux de neurones en programmation et à la façon dont ils sont utilisés, les étudiants s’intéresseront plus précisément aux réseaux de neurones convolutifs dont le fonctionnement est inspiré du cortex visuel et qui permettra de procéder à la reconnaissance d’images. Pour comprendre ce que voit un réseau de neurones convolutif, les étudiants procéderont à quelques tests en s’aidant d’un visualiseur de documents en guise de caméra.

Atelier n°2 : Le principe de la reconnaissance d’images

Durant cette 2e séance de 2h, les étudiants apprendront à leur robot à reconnaître lui-même les pièces qui se trouvent dans sa plateforme en se servant des images filmées par la caméra du visualiseur.

Les étudiants se focaliseront sur les principes de fonctionnement de la reconnaissance d’images en Intelligence Artificielle, puis sur la façon dont un réseau de neurones artificiel peut engager un robot dans un processus d’apprentissage en reproduisant le principe de renforcement ou d’atténuation des connexions neuronales.

Défi n°2 : Pour relever ce défi, leur robot devra déposer la pièce dans le bon bac non plus en fonction du bouton pressé, mais en fonction de la pièce détectée dans l’image par le réseau de neurones. Un bouton est toujours utilisé pour déclencher le dépôt.

Défi n°3 (optionnel) : Enfin, pour les étudiants qui en ont le temps, le déclenchement automatique du dépôt par l’appui d’un bouton devra être remplacé par l’utilisation d’un chronomètre.

L’atelier se finit sur la découverte de ce qu’on appelle les exemples antagonistes et les limites que présente aujourd’hui l’Intelligence Artificielle qui peut être facilement trompée.

Découvrez en vidéo le robot du cours de programmation n°11

Visionner la vidéo de l’atelier de programmation en Python n°11 sur l’Intelligence Artificielle.

Qu’apprendront les étudiants dans ce cours de programmation ?

Dans ce cours d’initiation à la programmation en Python, les étudiants découvriront :

• Le deep learning et les réseaux de neurones (réseau convolutif, entraînement, sur-apprentissage, exemple antagoniste…)
• Les chronomètres

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